(57)【要約】  従来のオブジェクト検出装置で生じていた、オブジェクトに変形が生じると検出精度が劣化するという問題点を、次の手段により解決する。複数の特徴パターンから得られる特徴量に対して判別処理を行うことでオブジェクトか非オブジェクトかを判別するオブジェクト検出装置において、非オブジェクトと判断された画像に対して、ある特定の変形オブジェクトか非オブジェクトかを算出済みの特徴量を入力とした新たな判別器を用いて判別する。これにより、特定の変形が加わったオブジェクトに対しても高精度に検出することが出来る。更には判別器を変えるだけで高速に検出が可能となる。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像から特定のオブジェクトを検出するオブジェクト検出装置であって、
画像を入力する画像入力部と、
前記画像入力部で得られた画像に対して特徴量を算出する特徴評価部と、
算出した前記特徴量を格納する特徴量格納部と、
前記特徴評価部で得られた特徴量を用いて、前記画像がオブジェクトか非オブジェクトかを判別するオブジェクト判別部と、
前記オブジェクト判別部でオブジェクトではないと判別された画像に対して、前記特徴量格納部に格納された特徴量を用いて前記オブジェクト判別部とは異なる判別方法で前記画像がある特定の変化が生じたオブジェクトか非オブジェクトかを判別する変化オブジェクト判別部と、
前記オブジェクト判別の結果を出力する判別結果出力部を有することを特徴とするオブジェクト検出装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記変化オブジェクト判別部は、判別する変形オブジェクトの種類や判別の感度を調整するための入力部を有することを特徴とするオブジェクト検出装置。
【請求項３】
請求項１において、
前記変化オブジェクト判別部は、前記特徴評価部で算出した特徴量を用いた線形判別処理を行うことで変形オブジェクトか非オブジェクトかを判別することを特徴とするオブジェクト検出装置。
【請求項４】
請求項１において、
前記変化オブジェクト判別部は、前記特徴評価部で算出した特徴量を入力としたサポートベクターマシンによって判別することを特徴とするオブジェクト検出装置。
【請求項５】
請求項１において、
前記変化オブジェクト判別部において、平面内／平面外回転が生じたオブジェクトを判別することを特徴とするオブジェクト検出装置。
【請求項６】
請求項１において、
前記変化オブジェクト判別部において、前記オブジェクトの一部に遮蔽が生じたオブジェクトを判別することを特徴とするオブジェクト検出装置。
【請求項７】
入力画像から顔を検出する顔検出装置であって、
画像を入力する画像入力部と、
前記画像入力部で得られた画像に対して特徴量を算出する特徴評価部と、
算出した前記特徴量を格納する特徴量格納部と、
前記特徴評価部で得られた特徴量と正面顔用関数とで線形和を算出して、算出した線形和に基づいて前記画像が正面顔か非正面顔かを判別するオブジェクト判別部と、
前記オブジェクト判別部で非正面顔と判別された画像に対して、前記特徴量格納部に格納された特徴量と前記オブジェクト判別部とは重み係数を変えた斜め顔用関数とで線形和を算出して、当該画像が非顔なのか、斜め顔なのかを判別する変化オブジェクト判別部と、
前記オブジェクト判別の結果を出力する判別結果出力部を有することを特徴とする顔検出装置。
【請求項８】
請求項７において、
前記変化オブジェクト判別部で、斜め顔用関数の重み付け係数を付与する特徴点は、正面顔の特徴点の一部を含むことを特徴とする顔検出装置。
【請求項９】
入力画像から顔を検出する顔検出装置であって、
画像を入力する画像入力部と、
前記画像入力部で得られた画像に対して特徴量を算出する特徴評価部と、
算出した前記特徴量を格納する特徴量格納部と、
前記特徴評価部で得られた特徴量と正面顔用関数とで線形和を算出して、算出した線形和に基づいて前記画像が正面顔か非正面顔かを判別するオブジェクト判別部と、
前記オブジェクト判別部で非正面顔と判別された画像に対して、前記特徴量格納部に格納された特徴量と前記オブジェクト判別部とは重み係数を変えた部分遮蔽顔用関数とで線形和を算出して、当該画像が非顔なのか、部分的に何かに遮蔽されただけの顔なのかを検出する変化オブジェクト判別部を有することを特徴とする顔検出装置。
【請求項１０】
請求項９において、
前記変化オブジェクト判別部で、部分遮蔽顔用関数の重み付け係数を付与する特徴点は、正面顔の特徴点の一部を含むことを特徴とする顔検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像中から顔などの特定オブジェクトを検出するオブジェクト検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
入力画像中から顔などの特定オブジェクトを検出する方法として、例えば、非特許文献１や特許文献１がある。【０００３】
非特許文献１に記載した技術は、例えば２０×２０画素の顔の画像をハールと呼ばれる複数の画像特徴を用いて顔か非顔か判別することで、画像中にある顔を検出するものである。【０００４】
特許文献１は、顔方向毎に異なる特徴パターンを用意して顔方向を推定したのちに、推定した顔方向に特化した顔検出処理を行うことで複数方向の顔を検出するものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−１７３６２８号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】P. Viola, M. Jones, ”Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features,” Proceedings IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, 2001
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
非特許文献１では、検出対象である顔に対して横を向く、回転するなどの変化が生じると、多くの画像特徴において反応が劣化することとなり、その結果、顔と判別されなくなり検出漏れが生じる。つまり、特定変化が生じた顔に対する検出率が低かった。【０００８】
また、特許文献１では、複数方向毎の特徴パターンを用いて方向推定を行うため処理時間が増大し、更には顔方向推定を間違えると顔が検出できないという問題がある。このため、膨大な特徴量評価演算を追加することなく、回転などの特定の変化が生じた顔に対する検出率を向上させる必要があった。【０００９】
本発明は上記問題を鑑みてなされたものであり、本発明の目的は、特定の変化が生じた顔に対する検出率を向上させることにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本願は、上記課題を解決する手段を複数開示している。その一つが、例えば請求の範囲に記載された構成である。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、オブジェクト検出率を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施例１のオブジェクト検出装置の構成ブロック図である。
【図２】図１の画像入力部１０１の処理の例を示す説明図である。
【図３】図１の特徴評価部１０２で処理を行う特徴パターンの例を示す図である。
【図４】図１の特徴パターンＤＢ１１０に格納されているオブジェクト判別で用いる特徴パターンのデータの一例を示すテーブルである。
【図５】図１の変化オブジェクト判別部１０５で行われる処理の手順を示すフローチャートである。
【図６】図１の変化オブジェクト判別部１０５で用いられる各特徴量に対する重みの例を示す図である。
【図７】実施例２の高速オブジェクト判定を示す図である。
【図８】実施例３で用いられる特徴量の一例を示す図である。
【図９】実施例４に関わるオブジェクト検出装置の構成を示す構成図である。
【図１０】実施例５に関わるオブジェクト検出装置の構成を示す構成図である。
【図１１】実施例５におけるパラメータ設定を行う設定画面の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、実施例を説明する。
【実施例１】
【００１４】
実施例１について図１を用いて説明する。オブジェクト検出部１００は、画像入力部１０１、特徴パターンＤＢ１１０、特徴評価部１０２、特徴量格納部１０３、オブジェクト判別部１０４、変化オブジェクト判別部１０５、判別結果出力部１０６から構成される。上記の各部はハードウェアによって構成されていてもよい。また、ハードウェアとソフトウェアを組合せたモジュールであってもよい。【００１５】
図１に示したオブジェクト検出部の動作について、顔を検出する場合を例にして説明する。オブジェクト検出部にて検出するオブジェクトとしては、顔以外にも、人、車、標識等、その他のオブジェクトを対象としてもよい。説明の簡略化のため、以下ではオブジェクト検出動作の一例として、入力画像から人物の正面顔を検出する動作を例に説明する。【００１６】
画像入力部１０１は、カメラなどの撮像モジュールや、あらかじめ記録された画像の再生画像等を受信し、顔か非顔かの判別処理を行う画像領域２０３を特徴評価部１０２に出力する。特徴パターンＤＢ１１０には顔か非顔かを判別するための特徴パターンが格納されている。特徴評価部１０２は、入力された画像領域２０３に対して特徴パターンＤＢ１１０に定義された複数の特徴パターンに対する特徴量を算出して特徴量格納部１０３に格納する。特徴量格納部１０３では、特徴評価部１０２から得られた特徴量を格納する。オブジェクト判別部１０４では、特徴評価部１０２で得られた複数の特徴量の値を元に、顔か非顔かの判別処理を行う。その結果、顔と判別したら判別結果出力部１０６に結果を出力し、非顔と判別したら変化オブジェクト判別部１０５に結果を出力する。変化オブジェクト判別部１０５では、非顔と判別された画像領域２０３が、横向き顔などの特定変化が生じた顔か非顔かを特徴量格納部１０３に格納された特徴量を用いて判別する。変化オブジェクト判別部１０５では、オブジェクト判別部１０４とは異なるオブジェクトを見つけるため、オブジェクト判別部１０４とは異なる判別処理が行われる。変化オブジェクト判別部１０５における判別結果を判別結果出力部１０６に出力する。判別結果出力部１０６では、オブジェクト判別部１０４で顔と判別された画像領域または変化オブジェクト判別部１０５で特定変化が生じた顔と判別された画像領域を顔として、それ以外を非顔として判別結果を出力する。【００１７】
上記の構成をとることで、斜め横方向を向くなどの変化が生じたことで検出できなくなった顔に対して、その変化顔に対して固有の出力を示す特徴量に重点を置いた判別処理を行うことができ、多少の変化に対して頑健な顔検出を行うことが可能となる。更には、変化した顔に対する判別処理を正面顔検出において得られた特徴量を用いてそのまま行うことができるため、高速に上記の判別処理が可能となる。【００１８】
なお、顔に対する特定変化の一例として、顔が斜め横方向を向く、顔が回転する、顔の一部が隠れるなどの変化が考えられる。以下ではオブジェクト検出の一例として、左右斜め横方向を向いた顔を高精度に検出する例について説明する。本オブジェクト検出部において判別する顔の特定変化のパターンは、１つまたは複数でも良い。【００１９】
図１の画像入力部１０１の動作の詳細について図２を用いて説明する。画像入力部１０１で得られた入力画像２００に対して、検出すべき顔２０１、２０２は任意の位置に任意の大きさで存在する。これに対応するため、画像入力部１０１では入力画像２００上の複数位置・大きさの画像領域２０３を例えばラスタスキャン状に切出していき、特徴評価部１０２に出力する。特徴評価部１０２以降では、ある1枚の入力画像２００中の複数の画像領域に対して顔か非顔かの判別処理が行われることになる。これによって、入力画像２００中の任意の場所に存在する任意の大きさの顔を検出する。【００２０】
図１の特徴パターンＤＢ１１０について説明する。特徴パターンＤＢ１１０には顔判別に用いる複数の画像特徴パラメータが定義される。図３は、定義される画像特徴パターンの一例である。図３の特徴パターンは、黒矩形３０１と白矩形３０２から構成されており、この矩形内の画素値の総和の差分によって特徴量をもとめる。図４は、この特徴パラメータを定義した顔判別パラメータテーブル４００の一例である。顔と非顔を判別するためＮ個の画像特徴ｈｉ（ｉ∈Ｎ）が定義されており、各特徴に対して顔判定を行う際の重みα、右斜め横顔判定を行う際の重みβ、左斜め横顔判定を行う際の重みγがそれぞれ定義されている。【００２１】
図１の特徴評価部１０２の動作の詳細について説明する。特徴評価部１０２では、入力された画像領域２０３に対する複数の特徴量を算出する。特徴パターンＤＢ１１０内に定義された画像特徴パターンｈｉに対して入力された画像領域２０３をベクトルＩとすると、得られる特徴量ｈｉ(Ｉ)は、数式１で求めることができる。【００２２】
【数１】
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【００２３】
特徴評価部１０２では上記の演算によって得られたＮ個の特徴量を、特徴量格納部１０３に評価結果を格納する。【００２４】
なお、特徴評価部１０２で評価する特徴量として矩形特徴を用いた例を示したが、検出対象とするオブジェクトに応じて、ＥＯＨ（Edge of Orientation Histograms）やＨＯＧ（Histogram of Orientation Gradients）などの異なる特徴量を用いても良い。【００２５】
図１のオブジェクト判別部１０４の動作の詳細について説明する。オブジェクト判別部１０４では、特徴評価部１０２で得られた各特徴量ｈｉ(Ｉ)を元に顔尤度を算出して画像領域２０３が顔か非顔かの判別を行う。顔判別の例としてＡｄａＢｏｏｓｔ識別器では、図４の顔判別パラメータテーブル４００に記述された各特徴ｈｉに対する顔判別の重みαｉを用いた線形和の関数で顔尤度Ｆ（Ｉ）を算出する。【００２６】
【数２】
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【００２７】
顔尤度Ｆ（Ｉ）が大きいほど顔らしいことを示しており、顔尤度Ｆが閾値ＴｈＦ以上であれば顔、未満であれば非顔と判別する。オブジェクト判別部１０４では、判別結果が顔であれば、その結果を判別結果出力部１０６に出力する。判別結果が非顔であれば、変化オブジェクト判別部１０５に結果を出力する。【００２８】
図１の変化オブジェクト判別部１０５の動作の詳細について図５を用いて説明する。図５は、変化オブジェクト判別部１０５において右斜め顔と左斜め顔を判別するステップを示すフローチャートである。【００２９】
ステップ５０１では、特徴量格納部１０３に格納された画像領域２０３に対する特徴量ｈi（I）を読み込む。【００３０】
ステップ５０２では、特徴量から右斜め顔に対する尤度Ｒを算出する。ステップ５０２における尤度Ｒの算出は、オブジェクト判別部１０４と同じ特徴量を用いるが、判別する対象が異なるため、異なる判別処理が行われる。右斜め顔尤度Ｒは、図４の顔判別パラメータテーブル４００に記述された各特徴ｈｉに対する右斜め顔の重みβｉを使った線形和の関数である数式３の計算で算出される。【００３１】
【数３】
2011092848.tif 000005
【００３２】
ステップ５０３では、右斜め顔尤度Ｒを右斜め顔判別閾値ＴｈｒｅＲと比較して、閾値以上であればステップ５０７へ、それ以外ならステップ５０４へと進む。【００３３】
ステップ５０４では、右斜め顔の場合と同様に左斜め顔に対する尤度Ｌを算出する。【００３４】
左斜め顔尤度Ｌは、右斜め顔尤度Ｒは、図４の顔判別パラメータテーブル４００に記述された各特徴ｈｉに対する左斜め顔の重みγｉを使った線形和の関数である数式４の計算で算出される。【００３５】
【数４】
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【００３６】
ステップ５０５では、左斜め顔尤度Ｌを左斜め顔判別閾値ＴｈｒｅＬと比較して、閾値以上であればステップ５０７へ、それ以外ならステップ５０６へと進む。【００３７】
図６は、図５のステップ５０２、５０４における顔尤度算出の概念を示す図である。図６（ａ）は正面顔に対する顔尤度の算出を示す図であり、これに対して図６（ｂ）（ｃ）は、それぞれ右斜め顔尤度と左斜め顔尤度の算出を示す図である。図６では、特徴量６０１〜６０５に対する重みを濃淡で表現している。図６(ａ)では、一般的な正面顔を判別するため特徴量６０１〜６０５に対してほぼ均等な重みが振られることになる。一方、図６（ｂ）は、右斜め顔に対しては特徴が表れにくいｈ１、ｈ３、ｈ４などの特徴量に対しては重みが小さくなり、ｈ２、ｈ５などの重みが大きいことを示している。これにより、正面顔と非顔の判定とは異なる基準で、右斜め顔と非顔の判別を行うことが可能となる。【００３８】
ステップ５０６は、右斜め顔でも左斜め顔でもないと判別された場合に訪れるステップである。このため、ステップ５０６では変化オブジェクト判別部における最終的な判別結果を非顔と決定する。一方、ステップ５０７は、右斜め顔または左斜め顔と判別した場合に訪れる。このためステップ５０７は、判別結果を顔と決定する。【００３９】
上記の処理フローをとることで、オブジェクト判別部１０４で非顔と判別された画像領域に対して、右斜め顔または左斜め顔かどうかを再判別することができる。この再判別処理は、あらかじめ算出して特徴量格納部１０３に格納された複数の特徴量を用いて行うため、新たに画像領域２０３に対する特徴量算出を要せず、高速に判別できる。【００４０】
なお、変形顔の判別に複数の特徴量に対する線形和を用いたが、ＰＣＡや非線形サポートベクターマシン（ＳＶＭ）などの判別器を用いて、オブジェクト判別部１０４と変化オブジェクト判別部１０５で異なる判別手法を用いて判別してもよい。【００４１】
このように、実施例１では、入力画像から顔を検出する顔検出装置であって、画像を入力する画像入力部と、前記画像入力部で得られた画像に対して特徴量を算出する特徴評価部と、算出した前記特徴量を格納する特徴量格納部と、前記特徴評価部で得られた特徴量と正面顔用関数とで線形和を算出して、算出した線形和に基づいて前記画像が正面顔か非正面顔かを判別するオブジェクト判別部と、前記オブジェクト判別部で非正面顔と判別された画像に対して、前記特徴量格納部に格納された特徴量とオブジェクト判別部とは重み係数を変えた斜め顔用関数とで線形和を算出して、当該画像が非顔なのか、斜め顔なのかを判別する変化オブジェクト判別部と、前記オブジェクト判別の結果を出力する判別結果出力部を有することを特徴とする顔検出装置を開示している。この顔検出装置であれば、遮蔽物がある顔についての判定も可能になるので、顔検出率が向上する。【００４２】
さらに、変化オブジェクト判別部で、部分遮蔽顔用関数の重み付け係数を付与する特徴点は、正面顔の特徴点の一部を含むようにすれば、特徴量の再算出が省け、計算量が減るので、高速顔検出が実現できるようになる。
【実施例２】
【００４３】
実施例２について図７を用いて説明する。本実施例は、オブジェクト判別部１０４で顔／非顔の判別を行うために図７に示すようにCascade型識別器を用いることで高速に顔検出を行う例である。【００４４】
図７では、オブジェクト判別部１０４における顔と非顔の判別器が、複数個の識別器７１０〜７３０を縦続接続した構成となっている。識別器１（７１０）では、特徴量格納部１０３に格納されるＮ個の特徴量のうち、特徴量１から特徴量Ａ（Ａ＜Ｎ）までの特徴量セット（７０１）だけを用いて判別処理を行い、画像領域が顔か非顔かを判別する。ここで、非顔と判別された場合（識別器１（７１０）の判別結果が”Ｆａｌｓｅ”の時）は処理を終了する。この際、特徴評価部１０２における特徴量算出も特徴量Ａまでしか処理を行わずに終了する。一方、画像領域が顔と判別された場合（識別器１（７１０）の判別結果が”Ｔｒｕｅ”の時）は、判別処理を識別器２（７２０）に委ねる。識別器２（７２０）では、特徴量Ａ＋１からＢまでの特徴量セット（７０２）を用いて判別処理を行って、同様に画像領域が顔か非顔かを判別する。上記の処理を最後の識別器Ｓ（７３０）まで実施して識別器Ｓ（７３０）でも顔と判別したら、判別結果を顔とする。ただし、識別器Ｓ（７３０）でＦａｌｓｅと判定した場合には、変化オブジェクト判別部１０５にて斜め顔か非顔かの判別処理を行う。変化オブジェクト判別部１０５では、識別器１〜Ｓの判別処理に用いられて特徴量格納部（１０３）に格納されたＮ個全ての特徴量を用いて、図５のフローチャートに従って左右斜め顔か非顔かの判別を行う。【００４５】
上記の構成によって、顔でも斜め顔でもなく明らかに非顔と判定できる領域に対しては、全ての特徴量演算を行わずに判別処理を途中終了できるため、高速に顔検出が可能となる。
【実施例３】
【００４６】
実施例３について図８を用いて説明する。図８（ａ）は変化オブジェクト判別部（１０５）において、サングラスを掛けた人物の顔を検出する場合に高い重み値が設定される特徴量（８０１）〜（８０３）のイメージの一例を示した図である。図８（ｂ）は同様にマスクを付けた人物の顔を検出する場合に、高い重み値が設定される特徴量（８０４）〜（８０７）のイメージの一例を示した図である。図１の構成を持つオブジェクト検出部１００を用いることで、例示したサングラスやマスクに対して反応する特徴量に重みを付けた判別処理を行うことができ、顔に対する装着品の有無を検出することが可能となる。【００４７】
変化オブジェクト判別部１０５においてこうした装着品の有無を判別し、判別結果出力部１０６において、顔に対する装着品有無の追加情報を出力することで、顔に対する特定のメタデータ情報を収集することが可能となる。【００４８】
なお、顔に対する装着品の一例としては、サングラスやマスクのほかに、メガネ、ヒゲ、帽子、眼帯などが考えられ、それぞれの変化オブジェクトを判別するための判別器をあらかじめ特徴パターンＤＢ１１０に用意しておくことで、これらの装着品を装着した顔かどうかを判別することが可能となる。【００４９】
このように、実施例３では、入力画像から顔を検出する顔検出装置であって、画像を入力する画像入力部と、前記画像入力部で得られた画像に対して特徴量を算出する特徴評価部と、算出した前記特徴量を格納する特徴量格納部と、前記特徴評価部で得られた特徴量と正面顔用関数とで線形和を算出して、算出した線形和に基づいて前記画像が正面顔か非正面顔かを判別するオブジェクト判別部と、前記オブジェクト判別部で非正面顔と判別された画像に対して、前記特徴量格納部に格納された特徴量とオブジェクト判別部とは重み係数を変えた部分遮蔽顔用関数とで線形和を算出して、当該画像が非顔なのか、部分的に何かに遮蔽されただけの顔なのかを検出する変化オブジェクト判別部を有することを特徴とする顔検出装置を開示している。この顔検出装置であれば、遮蔽物がある顔についての判定も可能になるので、顔検出率が向上する。【００５０】
さらに、変化オブジェクト判別部で、部分遮蔽顔用関数の重み付け係数を付与する特徴点は、正面顔の特徴点の一部を含むようにすれば、特徴量の再算出が省け、計算量が減るので、高速顔検出が実現できるようになる。
【実施例４】
【００５１】
実施例４に係る装置の構成について図９を用いて説明する。本実施例は、実施例１乃至３に係るオブジェクト検出装置を監視カメラやデジタルカメラなどの撮像装置や、ディスプレイ、映像記録装置に実装した例である。【００５２】
図９は実施例４に係るオブジェクト検出装置の構成を示す構成図である。図９において、オブジェクト検出装置（９００）は、画像入力部（９０９）、画像メモリ（９０２）、ＣＰＵ（９０３）、ＲＡＭ（９０４）、ＲＯＭ（９０５）、検出結果記録部（９０６）、インタフェース（９０７）、出力装置（９０８）から構成されている。【００５３】
本実施例のオブジェクト検出装置（９００）では、撮像部（９０１）であるカメラで得られた画像から対象となるオブジェクトを検出する。本実施例のオブジェクト検出装置（９００）におけるＣＰＵ（９０３）が、実施例１の図１に示すオブジェクト検出部（１００）に相当し、オブジェクト検出部（１００）の各演算処理を、プログラムとして実行しＣＰＵ（９０３）により演算処理することにより実現している。【００５４】
本実施例では、オブジェクト検出部（１００）における検出方法に従ってＣＰＵ（９０３）において演算処理が行われ、オブジェクトが検出される。【００５５】
シーケンス毎のオブジェクト検出結果は、検出結果記録部（９０６）に記録されることとなる。検出結果は、インタフェース（９０７）を通じて適切な形にデータ変換され、出力装置（９０８）に出力される。ここで、出力装置としてはディスプレイや、プリンタ、ＰＣなどが考えられる。【００５６】
本実施例では、コンピュータなどの情報処理装置により、オブジェクト検出装置としての演算処理を行うことが可能である。【００５７】
以上説明した実施例４によれば、画像中に存在するオブジェクトを高精度に検出するオブジェクト検出機能を有する撮像装置やディスプレイ、映像記録装置を実現できる。
【実施例５】
【００５８】
実施例５に係る装置の構成について、図１０により説明する。本実施例は、実施例４に係るオブジェクト検出装置（９００）に対して、図１０に示す入力装置（１０１０）と設定制御部（１０２０）を設けることで、利用用途や環境に応じたパラメータ設定が可能なオブジェクト検出装置（１０００）を構成する例である。【００５９】
本実施例のオブジェクト検出装置（１０００）では、入力装置（１０１０）から図１の変化オブジェクト判別部（１０５）における変化オブジェクト判別処理におけるパラメータ調整の命令を受ける。本命令を受け取った設定制御部（１０２０）において、変化オブジェクト判別部（１０５）における変形オブジェクトに対する判別処理のＯＮ／ＯＦＦ制御や感度の調整などのパラメータ制御を行う。これによりオブジェクト検出装置において判別する予め用意した複数の変形オブジェクトに対して、判別する対象を制限または拡大することが可能となる。【００６０】
図１１は、入力装置（１０１０）で変形オブジェクト判別におけるパラメータ設定を行うためのパラメータ設定画面（１１００）の例を示した図である。パラメータ設定画面（１１００）は、オブジェクト判別パラメータ（１１０１）と、変形オブジェクト判別パラメータ（１１０２〜１１０７）によって構成される。オブジェト判別パラメータ（１１０１）でオブジェクト判別部（１０４）における顔検出の感度を制御する。例えば高感度に設定すると、特徴パターンＤＢ（１１０）に定義された顔判別パラメータテーブル（４００）の閾値ＴＦをゆるめることで、顔と判定しやすくなる。【００６１】
変形オブジェト判別パラメータ（１１０２〜１１０７）では左右斜め顔、左右回転顔などのそれぞれの変形オブジェクトに対して変化オブジェクト判別部（１０５）において判別処理を行うかどうか、行う際の感度調整はどうするかといったパラメータを設定する。こうして設定した各項目のパラメータ情報は、設定制御部（１０２０）に送られ、設定制御部においてＣＰＵでの検出処理の制御を行う。【００６２】
以上の構成をとることで検出したい変形オブジェクトに特化したオブジェクト検出を行うことが可能となる。これにより、製品に対する検出感度の調整や、使用する環境に応じた特性変更が行える。例えば、監視カメラ映像における顔検出を例に挙げると、カメラの設置状況に応じて、映像中に現れる顔にばらつきが生じる。カメラ設置位置や設置環境における人物動線などの関係から、下向き顔が多く現れる状況や、左向きの顔よりも右向きの顔が多く現れるといった状況が起こりうる。カメラ毎に判別する変形オブジェクトのパターンを設定することで、高精度に所望の顔検出が可能となる。
【符号の説明】
【００６３】
１００…オブジェクト検出部
１０１…画像入力部
１０２…特徴評価部
１０３…特徴量格納部
１０４…オブジェクト判別部
１０５…変化オブジェクト判別部
１０６…判別結果出力部
１１０…特徴パターンＤＢ
２００…入力画像
２０１、２０２…顔
２０３…画像領域
３０１、３０２…矩形特徴
４００…顔判別パラメータテーブル
５０１〜５０７…ステップ
６０１〜６０５…矩形特徴
７０１〜７０３…特徴量セット
７１０…識別器１
７２０…識別器２
７３０…識別器Ｓ
８０１〜８０７…矩形特徴
９００…オブジェクト検出装置
９０１…撮像部
９０２…画像メモリ
９０３…ＣＰＵ
９０４…ＲＡＭ
９０５…ＲＯＭ
９０６…検出結果記録部
９０７…インタフェース
９０８…出力装置
９０９…画像入力部
１０００…オブジェクト検出装置
１０１０…入力装置
１０２０…設定制御部
１１００…パラメータ設定画面
１１０１…オブジェト判別パラメータ
１１０２〜１１０７…変形オブジェト判別パラメータ
【図１】
2011092848.tif 000007
【図４】
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【図５】
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【図９】
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【図１０】
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【図２】
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【図３】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図１１】
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【国際調査報告】
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